فلش‌کارت‌های آموزشی fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های با رسمیت قابل تنظیم در پردازش چندوجهی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: خلق لحن‌های با رسمیت قابل تنظیم در پردازش چندوجهی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی
• 3. کاربرد مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی
• 4. مقدمه‌ای بر تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 5. مفهوم تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 6. انواع تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 7. تنظیم دقیق با نظارت (Supervised Fine-tuning)
• 8. تنظیم دقیق بدون نظارت (Unsupervised Fine-tuning)
• 9. تنظیم دقیق نیمه نظارت (Semi-supervised Fine-tuning)
• 10. تنظیم دقیق پارامترهای موثر (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 11. روش‌های PEFT: LoRA
• 12. روش‌های PEFT: Prefix Tuning
• 13. روش‌های PEFT: P-Tuning
• 14. روش‌های PEFT: Adapter Tuning
• 15. مزایای PEFT
• 16. معایب PEFT
• 17. انتخاب مدل پایه مناسب برای تنظیم دقیق
• 18. معیارهای انتخاب مدل پایه
• 19. مدل‌های زبانی متن‌باز
• 20. مدل‌های زبانی تجاری
• 21. مجموعه داده‌های مناسب برای تنظیم دقیق
• 22. انواع مجموعه داده‌ها
• 23. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
• 24. برچسب‌گذاری داده‌ها
• 25. استانداردهای کیفیت داده‌ها
• 26. ملاحظات اخلاقی در جمع‌آوری داده
• 27. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
• 28. تنظیم دقیق برای تولید متن
• 29. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 30. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 31. تنظیم دقیق برای پاسخ به پرسش
• 32. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
• 33. تنظیم دقیق برای استخراج اطلاعات
• 34. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
• 35. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 36. تنظیم دقیق برای تولید کد
• 37. تنظیم دقیق برای مکالمه
• 38. تنظیم دقیق برای خلق لحن‌های رسمی
• 39. تنظیم دقیق برای خلق لحن‌های غیررسمی
• 40. تنظیم دقیق برای لحن‌های علمی
• 41. تنظیم دقیق برای لحن‌های خلاقانه
• 42. تنظیم دقیق برای لحن‌های خبری
• 43. تنظیم دقیق برای لحن‌های حقوقی
• 44. تنظیم دقیق برای لحن‌های پزشکی
• 45. تنظیم دقیق برای لحن‌های اداری
• 46. تنظیم دقیق برای لحن‌های آموزشی
• 47. پردازش چندوجهی (Multimodality) در مدل‌های زبانی
• 48. مقدمه‌ای بر پردازش چندوجهی
• 49. مدل‌های زبانی چندوجهی
• 50. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی چندوجهی
• 51. ترکیب متن و تصویر
• 52. ترکیب متن و صدا
• 53. ترکیب متن و ویدئو
• 54. کاربرد مدل‌های چندوجهی در تولید محتوا
• 55. کاربرد مدل‌های چندوجهی در تحلیل داده
• 56. کاربرد مدل‌های چندوجهی در جستجو
• 57. کاربرد مدل‌های چندوجهی در تعامل انسان و ماشین
• 58. ارزیابی مدل‌های تنظیم دقیق شده
• 59. معیارهای ارزیابی کمی
• 60. معیارهای ارزیابی کیفی
• 61. شاخص‌های ارزیابی وظایف خاص
• 62. ارزیابی لحن و سبک
• 63. ارزیابی پردازش چندوجهی
• 64. ابزارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 65. روش‌های جلوگیری از سوگیری در مدل‌ها
• 66. شناسایی و کاهش سوگیری در داده‌ها
• 67. شناسایی و کاهش سوگیری در خروجی مدل
• 68. ملاحظات امنیتی در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 69. حفاظت از داده‌های حساس
• 70. جلوگیری از سوءاستفاده از مدل‌ها
• 71. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی
• 72. استانداردهای اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 73. پیاده‌سازی مدل‌های تنظیم دقیق شده
• 74. استقرار مدل در محیط عملیاتی
• 75. بهینه‌سازی عملکرد مدل
• 76. مانیتورینگ و نگهداری مدل
• 77. آموزش مستمر مدل
• 78. ملاحظات فقهی در توسعه مدل‌های زبانی
• 79. ملاحظات شرعی در تولید محتوا
• 80. ملاحظات شرعی در استفاده از داده‌ها
• 81. ملاحظات شرعی در پردازش چندوجهی
• 82. چارچوب‌های قانونی در ایران برای محتوای دیجیتال
• 83. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 84. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 85. حدود شرعی در تولید محتوا
• 86. ممنوعیت ترویج محتوای خلاف شرع
• 87. ممنوعیت ترویج فرقه‌های انحرافی
• 88. ممنوعیت توهین به مقدسات
• 89. ممنوعیت ترویج خشونت
• 90. ممنوعیت ترویج روابط خارج از چارچوب شرع
• 91. ممنوعیت ترویج بی‌حجابی
• 92. محدودیت‌های اقتصادی در تنظیم دقیق مدل‌ها
• 93. هزینه‌های محاسباتی
• 94. هزینه‌های داده
• 95. هزینه‌های نیروی انسانی
• 96. بهینه‌سازی مصرف منابع
• 97. استفاده از سخت‌افزارهای مناسب
• 98. فناوری‌های نوین در تنظیم دقیق
• 99. پردازش توزیع شده
• 100. یادگیری انتقالی پیشرفته